잔존율 분석 리포트
본 문서는 분석 목적에 따른 설정 예시와 Metric 정의를 안내합니다.
개요
잔존율 분석 리포트는 분석의 기준이 되는 기준이벤트와 분석의 대상이 되는 대상 이벤트간의 잔존율을 확인하는 강력한 인사이트 리포트 입니다.
광고나 유입을 결정하는 기준 이벤트를 설정하고, 달성해야 할 KPI 이벤트를 대상 이벤트로 지정하여 잔존율을 체크하면, 광고 파트너나 소재의 효율을 확인할 수 있습니다.
이를 통해 우리 서비스에 적합한 파트너를 찾을 수 있고, 이후 비슷한 광고를 집행할 때 어느 정도의 기간이 적합한지 판단할 수 있습니다.
잔존율이란?
잔존율이란, 서비스를 이용하는 사용자가 일정 기간이 지난 뒤에도 여전히 서비스를 계속 이용하고 있는 비율을 의미합니다.
일반적인 잔존율 분석은 신규설치(기준) ↔ 앱 실행(대상)을 의미하지만, 애드브릭스는 일반적인 잔존율의 개념을 확장하여 연동된 이벤트 기준으로 자유롭게 잔존율을 분석 가능하도록 개발되었습니다.
잔존율 분석 리포트 설정
① 잔존율 리포트 분석 설정 정의
기준 이벤트
분석 '기준'이 될 이벤트를 선택합니다. 두 개 이상의 이벤트를 선택하면 'or' 조건으로 설정됩니다.
대상 이벤트
분석 '대상'이 될 이벤트를 선택합니다. 두 개 이상의 이벤트를 선택하면 'or' 조건으로 설정됩니다.
데이터 표현 방식
분석 수치의 표현 방식을 선택합니다.
• 일반 : 일자 별 수치가 표현됩니다.
• 누적 : n day 별 수치가 누적되어 표현됩니다.
분석 결과 값
분석 수치의 계산 방식을 선택합니다.
• Unique : 타겟 이벤트 수치를 유니크로 계산합니다.
• Total : 발생한 전체 타겟 이벤트 수치를 계산합니다.
• Price x Quantity : 구매 등 가격 정보가 있는 경우 계산합니다.
② Metrics 정의
Metrics
정의
기준이벤트
잔존율 리포트 분석 설정 > 기준 이벤트 에서 선택한 이벤트를 발생시킨 이용자 수 입니다.
n day
잔존율 리포트 분석 설정 > 대상 이벤트가 발생된 결과 수치 입니다.
n day별로 선택할 수 있으며, 수치의 표현과 계산 방식은 데이터 표현 방식과 분석 결과 값의 옵션을 따릅니다.
(*n day는 최대 30일까지 제공됩니다)
리포트 예시와 해석
① New Install 기준, 일자 별 앱 활성화 리텐션 분석
기준 이벤트
abx:new_install
대상 이벤트
abx:start_session
데이터 표현 방식
일반
분석 결과 값
Unique
Metrics
Standard User, 1 day, 3 day, 5 day, 7 day, 15 day
🔍 리포트 해석
특정 일자에 New Install 한 이용자를 대상으로 앱 활성화 리텐션을 분석합니다. 예를 들어, 04월 01일의 Standard User 수치가 500, 3 day 수치가 250 이라면? 04월 01일에 New Install한 이용자 500명 중 04월 04일에 앱을 활성화한 이용자 수가 250명 이라는 것을 의미합니다.
② Login 기준, 일자 별 앱 활성화 리텐션 분석
기준 이벤트
abx:login
대상 이벤트
abx:start_session
데이터 표현 방식
일반
분석 결과 값
Unique
Metrics
Standard User, 1 day ,3 day, 5 day ,7 day ,15 day
🔍 리포트 해석
특정 일자에 Login 한 이용자를 대상으로 앱 활성화 리텐션을 분석합니다. 예를 들어, 04월 01일의 Standard User 수치가 500, 3 day 수치가 250 이라면? 04월 01일에 Login한 이용자 500명 중 04월 04일에 앱을 활성화한 유니크 이용자 수가 250명 이라는 것을 의미합니다.
③ Add to Cart 기준, 일자 별 구매 리텐션 분석
기준 이벤트
abx:add_to_cart
대상 이벤트
abx:purchase
데이터 표현 방식
일반
분석 결과 값
Total, Unique, Price x Quantity 중 선택
Metrics
Standard User, 1 day ,3 day, 5 day ,7 day ,15 day
🔍 리포트 해석
특정 일자에 장바구니 담기를 완료한 이용자를 대상으로 구매 리텐션을 분석합니다.
분석 결과 값 = Unique일 경우
→ 04월 01일의 Standard User 수치가 500, 3 day 수치가 250 이라면? 4월 01일에 장바구니 담기를 완료한 이용자 500명 중 04월 04일에 구매한 이용자 수가 250명 이라는 것을 의미합니다.
분석 결과 값 = Total일 경우
→ 04월 01일의 Standard User 수치가 500, 3 day 수치가 300 이라면? 04월 01일에 장바구니 담기를 완료한 500명의 이용자가 04월 04일에 발생시킨 총 구매 수가 300번 이라는 것을 의미합니다.
분석 결과 값 = Price x Quantity일 경우
→ 04월 01일의 Standard User 수치가 500, 3 day 수치가 30,000,000 이라면? 04월 01일에 장바구니 담기를 완료한 500명의 이용자가 04월 04일에 발생시킨 총 구매액이 30,000,000 이라는 것을 의미합니다.
Last updated